ပန်ဒါများ- နှစ်ဆကြား ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်နည်း

Pandas DataFrame တွင် နှစ်ကြိမ်ကြားခြားနားချက်ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 #calculate time difference in hours
df[' hours_diff '] = (df. end_time - df. start_time ) / pd. Timedelta (hours= 1 )

#calculate time difference in minutes
df[' min_diff '] = (df. end_time - df. start_time ) / pd. Timedelta (minutes= 1 )

#calculate time difference in seconds
df[' sec_diff '] = (df. end_time - df. start_time ) / pd. Timedelta (seconds= 1 )

ဤဥပမာသည် အချို့သော Pandas DataFrame ၏ end_time နှင့် start_time ကော်လံများအကြား ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်ပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- ပန်ဒါများတွင် နှစ်ကြိမ်ကြားခြားနားချက်ကို တွက်ချက်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df=pd. DataFrame ({' start_time ':pd. date_range (start=' 5/25/2020 ', periods= 6 , freq=' 15min '),
                 ' end_time ':pd. date_range (start=' 5/26/2020 ', periods= 6 , freq=' 30min ')})

#view DataFrame
print (df)

           start_time end_time
0 2020-05-25 00:00:00 2020-05-26 00:00:00
1 2020-05-25 00:15:00 2020-05-26 00:30:00
2 2020-05-25 00:30:00 2020-05-26 01:00:00
3 2020-05-25 00:45:00 2020-05-26 01:30:00
4 2020-05-25 01:00:00 2020-05-26 02:00:00
5 2020-05-25 01:15:00 2020-05-26 02:30:00

start_time နှင့် end_time ကော်လံများကြား နာရီ၊ မိနစ် နှင့် စက္ကန့်များအကြား အချိန်ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate time difference in hours
df[' hours_diff '] = (df. end_time - df. start_time ) / pd. Timedelta (hours= 1 )

#calculate time difference in minutes
df[' min_diff '] = (df. end_time - df. start_time ) / pd. Timedelta (minutes= 1 )

#calculate time difference in seconds
df[' sec_diff '] = (df. end_time - df. start_time ) / pd. Timedelta (seconds= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

           start_time end_time hours_diff min_diff sec_diff
0 2020-05-25 00:00:00 2020-05-26 00:00:00 24.00 1440.0 86400.0
1 2020-05-25 00:15:00 2020-05-26 00:30:00 24.25 1455.0 87300.0
2 2020-05-25 00:30:00 2020-05-26 01:00:00 24.50 1470.0 88200.0
3 2020-05-25 00:45:00 2020-05-26 01:30:00 24.75 1485.0 89100.0
4 2020-05-25 01:00:00 2020-05-26 02:00:00 25.00 1500.0 90000.0
5 2020-05-25 01:15:00 2020-05-26 02:30:00 25.25 1515.0 90900.0

ကော်လံအသစ်များတွင် မတူညီသောယူနစ်များရှိ start_time နှင့် end_time ကော်လံများအကြား အချိန်ကွာခြားချက်များပါရှိသည်။

ဥပမာ၊ ပထမစာကြောင်းကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ-

• စတင်ချိန်နှင့် ပြီးဆုံးချိန်အကြား ကွာခြားချက်မှာ 24 နာရီ ဖြစ်သည်။
• စတင်ချိန်နှင့် ပြီးဆုံးချိန်အကြား ကွာခြားချက်မှာ 1440 မိနစ် ဖြစ်သည်။
• စတင်ချိန်နှင့် ပြီးဆုံးချိန်အကြား ကွာခြားချက်မှာ 86,400 စက္ကန့် ဖြစ်သည်။

ဤဥပမာတွင်၊ start_time နှင့် end_time ကော်လံများကို datetime အဖြစ် ဖော်မတ်လုပ်ထားပြီးဖြစ်ကြောင်း သတိပြုပါ။

သင့်အချိန်ကော်လံများကို လက်ရှိတွင် strings များအဖြစ် ဖော်မတ်လုပ်ထားပါက၊ သင်သည် အချိန်ကွာခြားချက်ကို မတွက်ချက်မီ ကော်လံတစ်ခုစီကို datetime ဖော်မတ်သို့ ပထမဆုံးပြောင်းရန် pd.to_datetime ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #convert columns to datetime format
df[[' start_time ', ' end_time ']] = df[[' start_time ', ' end_time ]]. apply (pd. to_datetime )

ထို့နောက် ၎င်းတို့နှစ်ဦးစလုံးသည် ပန်ဒါများ သိရှိနိုင်သည့် ရက်စွဲဖော်မတ်ဖြင့် ကော်လံများကြားရှိ အချိန်ကွာခြားချက်များကို တွက်ချက်ရန် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas တွင် ရက်စွဲအပိုင်းအခြားတစ်ခု ဖန်တီးနည်း
Pandas တွင် ရက်စွဲမှ လကို မည်သို့ထုတ်ယူမည်နည်း။
Pandas တွင် အချိန်တံဆိပ်ကို ရက်စွဲ/အချိန်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲမည်နည်း။